1.安装第三方库（matplotlib，jieba，wordcloud，numpy）
中文分词是中文文本自然语言处理的第一步，然而分词效果的好坏取决于所使用的语料词库和分词模型。主流的分词模型比较固定，而好的语料词库往往很难获得，并且大多需要人工标注。这里介绍一种基于词频、凝聚度和自由度的非监督词库生成方法，什么是非监督呢？输入一大段文本，通过定义好的模型和算法，即可自动生成词库，不需要更多的工作，听起来是不是还不错？ 参考文章：互联网时代的社会语言学：基于SNS的文本数据挖掘，点击阅读原文即可查看。访问我的个人网站查看更详细的内容，包括所使用的测试文本和代码。 获取所有的备选词语 假设对于
@易枭寒 正在 GitHub 写一个 Python 相关的开源项目。 项目地址： https://github.com/Yixiaohan/show-me-the-code （可点击本文最下方的“阅读原文”直接进入） 项目介绍： Python 练习册，每天一个小程序。 当然其中的很多题目对于其他编程语言也是适用的。 想法灵感来源于，学生时代的 100 个 C 语言练习题目。 项目的初衷，旨在让更多的人学习、使用 Python。 而不是像 100 个 C 语言练习题目中某些题目「不实用」，比如说打印九九乘法表
这篇短文的目的是分享我这几天里从头开始学习Python爬虫技术的经验，并展示对爬取的文本进行情感分析(文本分类)的一些挖掘结果。 不同于其他专注爬虫技术的介绍，这里首先阐述爬取网络数据动机，接着以豆瓣影评为例介绍文本数据的爬取，最后使用文本分类的技术以一种机器学习的方式进行情感分析。由于内容覆盖面巨大，无法详细道尽，这篇文章旨在给那些对相关领域只有少量或者没有接触的人一个认知的窗口，希望激发读者自行探索的兴趣。 以下的样本代码用Pyhton写成，主要使用了scrapy， sklearn两个库。 所以，什么
👉腾小云导读 Stable Diffusion的发布是AI图像生成发展过程中的一个里程碑，相当于给大众提供了一个可用的高性能模型，让「AI 文本图片生成」变成普通人也能玩转的技术。最近一些网友将网上的真人图片不断喂给模型，让其自主学习，训练出来的效果已经可以做到以假乱真——你甚至不知道哪些图片是 AI 生成的还是真人拍出来的。你感兴趣吗？今天这篇文章从零开始，手把手教你如何搭建自己的真人 AI 网站。强烈建议收藏（不管是否吃灰）。 👉看目录，点收藏 1. 搭建你自己的 AI 网站 2. 模型下载 3. 汉化
最近笔者在做文本挖掘项目时候，写了一些小算法，不过写的比较重，没有进行效率优化，针对大数据集不是特别好用，不过在小数据集、不在意性能的情况下还是可以用用的。
Bopscrk是一款功能强大的字典生成工具，在该工具的帮助下，广大研究人员可以轻松生成强大的智能字典。当前版本的Bopscrk已经引入了BlackArch Linux渗透测试发行版系统中。
在NLP（自然语言处理）里面，最细粒度的是词语，词语组成句子，句子再组成段落、篇章、文档。所以要处理 NLP 的问题，首先就要拿词语开刀。
jieba和wordcloud是两个在自然语言处理和数据可视化领域非常常用的Python库。
我写了一个代码，从QQ音乐上收集了吴亦凡所有的歌词信息，自动汇总整理成一个txt文件，代码在下面：https://github.com/godweiyang/lyric-crawler
wordcloud是Python扩展库中一种将词语用图片表达出来的一种形式，通过词云生成的图片，我们可以更加直观的看出某篇文章的故事梗概。
首先来一个简单的问题，“乔布斯”和“苹果”这两个词有关联吗？如果有，有多大的相关度？ 背景介绍 传统的文档相关度一般是基于特征提取所得的向量相关度，而词语相关度也经常在不少实际应用中涉及到。对于要比较的两个词语，相对于仅仅在“相等”和“不等”这两者间做一个选择，更好的方法应当是对相关度的大小作一个数值性刻画。如果“1”对应完全相关，“0”对应完全不相关（当然也可以将相关度最小值设为-1），那么可以用“0”至“1”之间的一个浮点数来刻画两个词语的相关度。 衡量两个词语的相关度一般通过比较其上下文环境来实现，
在阅读之前，请一定要查看第 1 部分和第 2 部分！
词云，就是用文字词语来生成各种有趣的可视化图片。在python中使用wordcloud模块来实现词云。
词云图，也叫文字云，是对文本中出现频率较高的“关键词”予以视觉化的展现，词云图过滤掉大量的低频低质的文本信息，使得浏览者只要一眼扫过文本就可领略文本的主旨。
面对市场上玲琅满目的奶粉，消费者时常不知如何选择。作为一个擅长用数据解决消费问题的网红，DT君一向推崇用户评论文本数据的挖掘。来自KPMG大数据挖掘团队的数据侠们，采集了16万条奶粉评论数据，并结合词向量模型告诉你怎么买奶粉。
Python 第三方库依照安装方式灵活性和难易程度有 3 个方法，这 3 个方法是：pip 工具安装、自定义安装、文件安装。
本篇教程的目标： 使用keras，快速搭建属于自己的聊天机器人。 好啦，话不多说，第一代机器人，走起~~ ---- 让机器人开口讲话，总共需要三步： 1. 准备对话数据 2. 搭建seq2seq模
AI科技评论按：本文刊载于 Oreilly，AI科技评论编译。 玩过图像分类的开发者不少，许多人或许对图像分割（image segmentation）也不陌生，但图像注解（image caption）的难度，无疑比前两者更进一步。 原因无他：利用神经网络来生成贴合实际的图像注释，需要结合最新的计算机视觉和机器翻译技术，缺一不可。对于为输入图像生成文字注解，训练神经图像注解模型能使其成功几率最大化，并能生成新奇的图像描述。举个例子，下图便是在 MS COCO 数据集上训练的神经图像注解生成器，所输出的潜在注解
虽然已经合理的按照我的要求把文字加进去了，但是我们可以发现对于一张贺卡来说，这种图还是太过于复杂，内容过多。
本文实例讲述了Python 随机生成测试数据的模块：faker基本使用方法。分享给大家供大家参考，具体如下：
wordcloud是优秀的词云展示的第三方库，我们可以借助wordcloud轻松实现词云图。使用Wordcloud之前需要先了解它的以下几个特点：
真诚是为人处世的基础。无论表达关切的一方，还是被关注的一方，只有你情我愿，才能互惠互利。
我们读一篇文章时，很容易感受到作者的情绪，作者是悲伤的，笔下的文字可能字字泣血，作者是快乐的，笔下的文字也会跳舞。
本文为刊载于《经济学（季刊）》2019 年第 4 期上《文本大数据分析在经济学和金融学中的应用：一个文献综述》[1]的阅读笔记。原论文详细综述了文本大数据信息提取方法、文本分析方法在经济学和金融学中的应用，是了解文本分析方法在经济学研究中应用的好材料。本篇笔记聚焦论文的第二部分，即文本大数据信息提取方法，旨在为文本分析方法的学习和日后研究运用提供基本认识。
文本情感分析系统，使用Python作为开发语言，基于文本数据集，使用Word2vec对文本进行处理。通过支持向量机SVM算法训练情绪分类模型。实现对文本消极情感和文本积极情感的识别。并基于Django框架开发网页平台实现对用户的可视化操作和数据存储。
“春城无处不飞花”，在遥远的古代，古人就开始有饮酒作乐的智慧，伴随着“飞花令”的诞生，文学创作者饮酒作乐必须要飞花令助兴了。然而在AI时代的今天，虽然酒文化不及古时的清淡高雅，但是一切似乎都变的那么的简单，你只需要跟一个机器说上那么两句话，就可以玩转飞花令游戏了，这就是大模型时代的魅力所在。
对于非结构化的网站中文评论信息，r的中文词频包可能是用来挖掘其潜在信息的好工具，要分析文本内容，最常见的分析方法是提取文本中的词语，并统计频率。频率能反映词语在文本中的重要性，一般越重要的词语，在文本中出现的次数就会越多。词语提取后，还可以做成词云，让词语的频率属性可视化，更加直观清晰。
前面跟大家简单介绍过Python提取多个pdf首页合并输出，还有Python轻松处理Excel。有位粉丝留言python能不能从文献中提取特定的数字，希望能出一个教程，那么今天我们就来聊一聊如何用python读paper，提取特定的数字。
词向量（Word Vector）或词嵌入（Word Embedding）是自然语言处理（NLP）中的一项基础技术，它允许我们将自然语言中的词汇表示为实数向量。这些向量通常存在于一个高维空间内，其中每一个维度都可能代表着某种语义属性。通过这种转换，机器学习模型可以捕捉到词语之间复杂的关系，如语义相似性、反义、上下位关系等。
一直想写个总结来回顾simhash，一直没抽出时间，现在还是好好写写总结一下。作者随笔，废话有点多，不喜勿喷，欢迎指教。
使用 python 的 jieba库可以将中文句子分割成一个一个词语, 在机器学习中，可用于生成中文的词向量。我们可以使用 pip 免费安装 jieba 库。
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随着ChatGPT的流行，不少人都有了用它来提高工作效率的需求。然而，不同的引导词（prompt）提示下，同一模型的输出结果可能大相径庭，好的prompt能释放模型的潜力，得到更有用的输出。本博文提供了一些使用的技巧和常用的prompt示例，本文持续更新……希望大家多多尝试，在评论区踊跃交流经验~
欢迎大家来到“Python从零到壹”，在这里我将分享约200篇Python系列文章，带大家一起去学习和玩耍，看看Python这个有趣的世界。所有文章都将结合案例、代码和作者的经验讲解，真心想把自己近十年的编程经验分享给大家，希望对您有所帮助，文章中不足之处也请海涵。
进入python安装包路径，如/usr/lib/python2.7/site-packages/pyhanlp/static/
pip install jieba (window环境) pip3 install jieba (Linux环境)
wordcloud 是一个python实现的高效词频可视化工具，除了可以使用各种mask和颜色提供个性化的掩膜，还可以通过api便捷的挑战获得个性化的词云输出。 安装
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 📷 stop_words：设置停用词表，这样的词我们就不会统计出来（多半是虚拟词，冠词等等），需要列表结构，所以代码中定义了一个函数来处理停用词表…前言前文给
全文转载于'https://www.cnblogs.com/nickchen121/p/11208274.html#autoid-0-0-0'
本文参考：https://www.williamlong.info/archives/728.html
利用Python机器学习框架scikit-learn，我们自己做一个分类模型，对中文评论信息做情感分析。其中还会介绍中文停用词的处理方法。
任务目标 使用python完成一个小程序，分析鲁迅先生文章中 最常用的词语，并使用词云图展示出来。
词云又叫文字云，是对文本数据中出现频率较高的“关键词”在视觉上的突出呈现，形成关键词的渲染形成类似云一样的彩色图片，从而一眼就可以领略文本数据的主要表达意思。
问题背景：这个文章的代码是为下一篇关于贝叶斯分类的文章做准备的，用来生成一些模拟的垃圾邮件。一般而言，垃圾邮件都是带有特定目的的，所以邮件中必然会包含一些特定的词，例如发票、请加微信或者其他词语。也可
本文将讨论文本预处理的基本步骤，旨在将文本信息从人类语言转换为机器可读格式以便用于后续处理。此外，本文还将进一步讨论文本预处理过程所需要的工具。
📷 向AI转型的程序员都关注了这个号👇👇👇 机器学习AI算法工程 公众号：datayx 一、关键词提取概述 关键词是能够表达文档中心内容的词语，常用于计算机系统标引论文内容特征、信息检索、系统汇集以供读者检阅。关键词提取是文本挖掘领域的一个分支，是文本检索、文档比较、摘要生成、文档分类和聚类等文本挖掘研究的基础性工作。 从算法的角度来看，关键词提取算法主要有两类：无监督关键词提取方法和有监督关键词提取方法。 1、无监督关键词提取方法 不需要人工标注的语料，利用某些方法发现文本中比较重要的词作为关键词，进
基于情感词典的文本情感分类 传统的基于情感词典的文本情感分类，是对人的记忆和判断思维的最简单的模拟，如上图。我们首先通过学习来记忆一些基本词汇，如否定词语有“不”，积极词语有“喜欢”、“爱”，消极词语
NLTK，全称Natural Language Toolkit，自然语言处理工具包，是NLP研究领域常用的一个Python库，由宾夕法尼亚大学的Steven Bird和Edward Loper在Python的基础上开发的一个模块，至今已有超过十万行的代码。这是一个开源项目，包含数据集、Python模块、教程等；
本文主要探讨了中文分词技术在信息检索领域的应用，包括搜索引擎、文本挖掘、推荐系统等。作者详细分析了中文分词的算法，包括基于字符串匹配的分词方法、基于统计的分词方法和基于词性标注的分词方法。同时，作者还讨论了分词技术在搜索引擎、文本挖掘、推荐系统等领域的应用，并提出了相关的优化建议。
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